Применение данных дистанционного зондирования для мониторинга лесных пожаров

Содержание

1. 1. Роль спутникового мониторинга в охране лесов3
2. 2. Методы обнаружения очагов возгорания5
3. 3. Оценка динамики и распространения пожаров7
4. 4. Анализ последствий и восстановление экосистем9
5. Список литературы11

1. Роль спутникового мониторинга в охране лесов

Лесные пожары каждый год уничтожают миллионы гектаров растительности по всему миру. Ущерб от них сложно оценить в денежном выражении. Гибнут деревья и животные, разрушается почвенный слой, в атмосферу выбрасываются колоссальные объемы углекислого газа и мелкодисперсной сажи. Экономические потери складываются из стоимости сгоревшей древесины, затрат на тушение и упущенной выгоды от рекреационного использования территорий. Если обнаружить очаг возгорания на ранней стадии, ущерб можно сократить в разы, однако традиционные методы наблюдения не всегда справляются с этой задачей.

Наземные посты и патрулирование с самолетов требуют значительных финансовых и временных затрат. Авиация не может круглосуточно контролировать огромные, особенно труднодоступные, территории сибирской тайги или канадских лесов. Здесь на помощь приходит дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ). Спутник, оснащенный оптическими и инфракрасными сенсорами, за один пролет получает снимок полосы земной поверхности шириной в тысячи километров. Такой охват позволяет фиксировать не отдельные точки, а целостную картину горимости на уровне целых регионов и континентов.

История использования космической техники для обнаружения пожаров началась еще в 1970-х годах, но настоящий прорыв произошел на рубеже тысячелетий. Запуск спектрорадиометра MODIS на борту спутников Terra и Aqua (1999 и 2002 годы) открыл эру глобального ежедневного мониторинга. Данные MODIS позволили регистрировать тепловые аномалии с разрешением около 1 километра. Этого оказалось достаточно для выявления крупных пожаров в любой точке планеты. Следующим шагом стал прибор VIIRS, установленный на спутниках Suomi NPP (2011) и NOAA-20 (2017). Его преимущество в более высоком пространственном разрешении (около 375 метров), что позволяет обнаруживать

очаги меньшей площади и точнее определять кромку огня.

Отдельного внимания заслуживает семейство спутников Landsat, работающее с 1972 года. Частота съемки у Landsat ниже (16 дней), зато его сенсоры обеспечивают детализацию до 15 метров на пиксель. Такая детальность незаменима для анализа последствий конкретного пожара и оценки состояния лесного полога после прохождения огня. В совокупности системы MODIS, VIIRS и Landsat формируют многоуровневую систему наблюдения. Данные грубого разрешения используются для оперативного обнаружения, данные высокого разрешения для верификации и детального анализа.

Ключевое преимущество спутникового мониторинга в его систематичности и независимости от человеческого фактора. Спутник не устает, не требует отдыха и одинаково эффективно работает ночью, регистрируя инфракрасное излучение от очагов. Он не заменяет наземные службы и авиацию, а дополняет их, предоставляя диспетчерам объективную картину обстановки. Например, данные со спутника позволяют определить очаг возгорания в глухой местности, куда патруль сможет добраться только через несколько часов. Это дает возможность заранее спланировать маршрут и сосредоточить силы. В результате спутниковые технологии стали фундаментом современных систем охраны лесов, повышая эффективность реагирования и позволяя перераспределять ограниченные ресурсы на наиболее угрожающие направления.

2. Методы обнаружения очагов возгорания

Обнаружение активного горения по спутниковым данным сводится к поиску тепловых аномалий. Любой пожар, даже на ранней стадии, создает локальный перепад температур, который резко контрастирует с фоном подстилающей поверхности. Этот контраст особенно заметен в среднем инфракрасном диапазоне (3,5-4 мкм), где излучение нагретого очага на порядки превышает излучение окружающей территории. Именно здесь работают основные сенсоры мониторинга, такие как MODIS и VIIRS.

Алгоритмы детектирования, например MODIS Fire Detection, построены на пороговых значениях яркостной температуры. Суть проста: пиксель считается «горячим», если его температура в дневное время превышает фоновые значения на определенную величину, обычно около 310-330 К. Ночью порог снижается, поскольку отсутствие солнечного прогрева делает аномалию более выраженной. Но полагаться только на абсолютные числа нельзя. Спутник регистрирует температуру не точечного очага, а усредненную по площади пикселя. Поэтому алгоритм сравнивает показания соседних пикселей и вычисляет относительное превышение. Если один участок земли нагрет сильнее своих ближайших соседей на десятки градусов, это почти наверняка пожар.

Ключевое ограничение таких методов связано с пространственным разрешением сенсора. У MODIS оно составляет 1 км на пиксель в тепловых каналах, у VIIRS чуть лучше, около 375 м. Это означает, что минимальный обнаруживаемый очаг должен иметь площадь хотя бы десятую часть пикселя. Для MODIS это примерно 50-100 квадратных метров при условии высокой температуры горения. Более холодные тлеющие пожары, например торфяные, могут оставаться незамеченными до тех пор, пока не разрастутся до значительных размеров. Сенсоры с высоким разрешением, такие как Landsat (100 м в тепловом канале), способны фиксировать очаги в десятки раз меньшие, но они не обеспечивают

ежедневного покрытия территории.

Оперативность обнаружения напрямую зависит от частоты съемки и скорости обработки данных. Полярно-орбитальные спутники, такие как Terra и Aqua, пролетают над одной точкой дважды в сутки. Этого достаточно для стратегического мониторинга, но мало для тактического реагирования. Геостационарные аппараты, например GOES, снимают Землю каждые 5-15 минут, однако их разрешение измеряется километрами, что делает их пригодными лишь для обнаружения крупных пожаров. Время обработки тоже критично: данные с MODIS поступают в центры приема через несколько часов, а автоматическая генерация точек пожаров занимает еще 20-40 минут. Современные системы, использующие бортовую обработку и прямую ретрансляцию, сокращают этот интервал до 5-10 минут после съемки.

3. Оценка динамики и распространения пожаров

Если обнаружение пожара отвечает на вопрос «где горит», то оценка динамики отвечает на вопрос «как быстро это распространяется». Ответ требует серии снимков, а не одного кадра. Временные ряды спутниковых данных, получаемые с интервалом от нескольких часов до нескольких суток, превращают разрозненные точки возгорания в связную картину развития очага.

Ключевой инструмент здесь, сопоставление контуров пожара на последовательных изображениях. Сенсор MODIS на спутниках Terra и Aqua обеспечивает глобальное покрытие четыре раза в сутки, что позволяет фиксировать положение фронта огня с точностью до 250 метров. Данные радиометра VIIRS, установленного на спутниках Suomi NPP и NOAA-20, дают разрешение 375 метров, но за счет более высокой чувствительности улавливают даже небольшие очаги на ранней стадии. Для детального анализа отдельного крупного пожара применяют снимки Landsat-8/9 с разрешением 30 метров, хотя повторная съемка одной территории происходит лишь раз в 8-16 дней.

Вычисление скорости распространения сводится к измерению расстояния, на которое сместилась граница горения между двумя съемками, деленному на время между ними. Так, в работе Е. А. Лупяна и его коллег по Институту космических исследований РАН, посвященной мониторингу пожаров в Сибири, показано, что для верховых пожаров в хвойных лесах скорость движения кромки может достигать 1-3 км/ч, тогда как низовой пожар в траве продвигается со скоростью 0,1-0,5 км/ч. Важно понимать: спутник фиксирует не сам фронт пламени, а зону термической аномалии, которая обычно шире фактической линии огня. Поэтому для корректной оценки используют не одну точку, а весь периметр выгоревшей площади.

Одного лишь наблюдения за прошлым недостаточно для прогноза. Предсказание поведения пожара опирается на три группы факторов. Первая,

метеорологические условия, прежде всего скорость и направление ветра, которые определяют преимущественное направление распространения огня. Вторая, рельеф: пожар быстрее движется вверх по склону, поскольку нагретый воздух и пламя поднимаются, подсушивая растительность выше по уклону. Третья, тип и влажность растительного покрова, которые задают интенсивность горения. Специалисты Сибирского отделения РАН при моделировании используют карты растительности и данные о запасах лесных горючих материалов, полученные по тем же спутниковым каналам.

Соединяет наблюдение и прогноз геоинформационная система. ГИС выступает средой, где слои спутниковых снимков, топографических карт и метеорологических данных накладываются друг на друга в единой координатной системе. Алгоритмы вроде FARSITE или Prometheus, интегрированные в такие системы, разбивают территорию на сетку ячеек и для каждой рассчитывают вероятность возгорания с учетом уклона, экспозиции склона, типа растительности и силы ветра. Результатом становится карта прогнозируемого распространения пожара на ближайшие часы или сутки. Именно так работает информационная система дистанционного мониторинга Федерального агентства лесного хозяйства, где оператор видит не только текущую точку горения, но и предполагаемую траекторию ее движения. Точность таких моделей ограничена разрешением входных данных и нестабильностью ветра, однако для планирования сил и средств тушения даже приблизительный прогноз ценнее его отсутствия.

4. Анализ последствий и восстановление экосистем

Переход от наблюдения за динамикой горения к разбору его последствий вполне закономерен: пожар заканчивается там, где стартует оценка ущерба. И тут спутниковые данные снова оказываются незаменимы, позволяя сместить фокус с фиксации факта возгорания на измерение его экологических и экономических последствий.

Площадь выгоревших территорий вычисляется по контрасту спектральных характеристик, зафиксированных до и после события. Сенсоры MODIS и Landsat улавливают резкое снижение отражательной способности в ближнем инфракрасном диапазоне, что служит однозначным маркером гари. Для крупных пожаров точность такой оценки достигает 90%. Однако степень повреждения растительности требует более тонкого подхода, поскольку не всякое выгорание означает гибель древостоя. Верховой пожар уничтожает кроны, тогда как низовой затрагивает лишь напочвенный покров, оставляя деревья жизнеспособными. Различить эти сценарии можно, сравнив снимки с пространственным разрешением 10-30 метров, сделанные в разные сезоны.

Ключевым инструментом здесь выступает нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI). Он рассчитывается как отношение разности отражения в ближнем инфракрасном и красном диапазонах к их сумме. Сразу после пожара значение NDVI на гарях резко падает, нередко доходя до отрицательных величин на полностью выгоревших участках. Ценность индекса, впрочем, не в фиксации ущерба, а в возможности отслеживать динамику восстановления. Исследования на территории Сибири, проведённые по данным спутниковой системы мониторинга ИСДМ-Рослесхоз, показывают: на гарях 2010 года NDVI возвращается к фоновым значениям лишь через 5-7 лет. На участках с преобладанием хвойных пород этот срок растягивается до 10-12 лет.

Мониторинг восстановления экосистем принципиально отличается от обнаружения пожаров. Для фиксации возгорания достаточно одного снимка, тогда как оценка сукцессионных процессов требует длинных временных рядов наблюдений. Разрозненные снимки дают лишь моментальный срез, который легко интерпретировать ошибочно. Раннее зарастание гарей травянистой растительностью даёт высокий NDVI уже на второй год, создавая иллюзию быстрого восстановления. На деле это лишь пионерная стадия, и только многолетние серии наблюдений позволяют отличить её от формирования устойчивого древесного яруса. Объективную картину даёт сопоставление ежегодных данных за 10-15 лет, как это делается в рамках программы мониторинга лесов Сибирского отделения РАН.

Комплексный анализ спутниковых данных становится основой для практических мер по лесовосстановлению. Зонирование гарей по степени повреждения, выполненное на основе NDVI и других спектральных индексов, позволяет разделить территории на участки с естественным возобновлением и зоны, требующие активного вмешательства. На первых достаточно проведения санитарных рубок, на вторых необходимо искусственное лесовосстановление. Спутниковые карты, построенные по данным Landsat с разрешением 30 метров, используются при планировании посадочных работ в Красноярском крае с 2015 года. Такой подход помогает распределять ограниченные ресурсы с максимальной эффективностью, направляя посадки именно туда, где лес не способен восстановиться самостоятельно.

Точность оценок ущерба напрямую влияет на экономику лесного хозяйства. Расчёты, выполненные на основе данных дистанционного зондирования, позволяют определить объём повреждённой древесины, пригодной для санитарных рубок, и оценить стоимость будущих потерь от снижения средообразующих функций леса. В этом смысле спутниковый мониторинг после пожара не менее важен, чем оперативное обнаружение возгораний. Именно точная оценка последствий превращает разрозненные наблюдения в основу для управленческих решений.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Спутниковый мониторинг лесных пожаров в 21 веке на территории Российской Федерации — http://jr.rse.cosmos.ru/article.aspx?id=1754

2. Спутниковый мониторинг лесных пожаров в России. Результаты. Проблемы. Перспективы — https://research.sfu-kras.ru/publications/publication/592861627-900371667

3. Результаты и перспективы спутникового мониторинга природных пожаров Сибири — https://www.sibran.ru/upload/iblock/d68/d68b9f5bf7367af30565462947f39869.pdf

4. Возможности применения данных спутникового мониторинга лесных пожаров — http://d33.infospace.ru/jr_d33/2021v18n5/9-27.pdf

5. Использование данных дистанционного зондирования для мониторинга лесных пожаров — http://conf.rse.geosmis.ru/thesisshow.aspx?page=153&thesis=6706

6. Исследование зависимости степени повреждений лесов пожарами от интенсивности горения по данным спутникового мониторинга — http://jr.rse.cosmos.ru/article.aspx?id=2859

7. Об особенностях применения геоинформационной системы дистанционного мониторинга земли при установлении обстоятельств и причин лесных пожаров — https://search.rads-doi.org/showfile/ru/82253

8. Российская система спутникового мониторинга лесных пожаров — http://www.iki.rssi.ru/earth/trudi/0-05.pdf